第 1 节 如何让 AI 学会说话（3 / 3）
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总结自己的经验，打造各种各样的算法。现在, 人们让出了主导权, 以事实为本（即数据），让 AI 自己学习数据中蕴含的规律。从此, 数据驱动 AI 的时代开启, 这是智能真正的起点，奠定了往后几十年 AI 领域的繁荣。
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言归正传, 有了神经网络这个大杀器之后，如何让 AI 学会说话呢？
刚才提到, 只要我们定义好期待的输入输出，神经网络就能学会其中蕴含的规律。然而回到语言这个任务上, 我们期待的输入输出到底是什么呢？
回到我们最朴素的想法, 让 AI 能够像人一样说话, 那么输入输出自然就是人说的话。但人的语言太多了，有口语形式的语言、书面的语言, 有小说、戏剧、闲聊、争吵, 有私密的语言和公开的语言，有英语、汉语、法语、德语、西班牙语各种语言，有一个人的滔滔不绝也有两个人你问我答的对话。语言的形式数不胜数，任何一种语言形式都不能完全概括语言的魅力。
对于我们而言, 希望打造一个在语言上与人类相当的 AI, 就必然要考虑所有的语言形式。虽然它们看起来可能差异极大，但回归文字本身，其最小元素都是一样的，无非是字或单词, 以及标点符号。
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于是, 我们便可以想出一个统一的输入输出映射模式。输入是任意长度的文本，输出是紧接着输入文本后面的下一个字或单词。
前文曾讨论过，让 AI 一个字一个字输出是最理想的方式。它不仅与人的行为一致，也更适配多样化的文本数据。试想, 如果我们仅仅为了配合对话场景，输入一句话之后就让 AI 输出一句回答, 这样的模式就无法利用其它类型的文本数据，因为你没法把一篇文章拆分成一句一句的对话。相反，一次预测一个词则完全没有问题, 任何文本都必然由按顺序的一个个词构成，天然适合我们的规则。
也就是说, 我们希望 AI 学习一种语言中蕴含的规律, 这个规律可以在给定一段文本的情况下说出下一个词。实际上, 我们自己也常常这样做, 一边说一边想着下一个词，只不过我们通常想的很快而已。
那么, 只要让 AI 博览天下文字, 无论出处, 无论语言，无论风格。当它把这些数据融会贯通之后，应该就能学会说话了。
至此, 从「道」的层面，我们想明白了该如何做这件事。具体落实到行动上，自然还有许多细节需要推敲。
我们从下一节开始正式完善并实现这个方案。
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